申奥成功后,日本首相安倍晋三就期待着本届奥运会能像1964年东京第一次举办奥运会那样拉动经济增长,让日本摆脱通货紧缩的经济困局。
国家领导人是如此,社会的各个行业恐怕也同样抱着类似的期待。
自动驾驶作为日本智能交通大计的一环,无论是政府层面,还是企业层面,都将举办奥运会的2020年视为行业发展的关键节点。作为奥运会唯一车企赞助商,丰田早已将2020年东京奥运会当成大型的高科技展台,筹划着向全世界大秀其在燃料电池、自动驾驶、新能源方面的技术实力。
尽管一年后,丰田不得不做出了不在日本投放奥运广告、集团高管缺席开幕式的决定,但其自动驾驶技术的影子仍以各种形式闪现在东京奥运会的各个角落。
因疫情"停摆"的一年,并不能阻挡日本自动驾驶产业向未来迈进的步伐。
大战略,积跬步
于2020年4月生效、允许在高速公路上使用L3级自动驾驶的日本《道路交通法》,一度被视为最为激进的自动驾驶立法举措之一。
该法规生效半年后,本田旗下车型Legend成了第一款经日本政府批准认可的L3级自动驾驶车辆。该车型于今年3月正式发布,应该也是目前为止唯一一款受政府层面认可的L3级量产车型。
看似惊险的一步,背后实则是经年累月的"积跬步乃至千里"。
由于地处狭长的太平洋岛屿,加之人口密度大,自机动车数量激增的20世纪60年代后,交通拥堵和交通事故频发等现象逐渐成了日本社会不得不面对的棘手问题。
故而,早在20世纪70年代,日本就已经开始了围绕路车信息交换等道路通信技术的交通信息化、汽车智能化技术研究。
到了1994年,智能交通系统(ITS)的建设已经成为了日本的国家级项目。
而当汽车制造业来到属于人工智能的新时代,自动驾驶自然也被列入了日本ITS的规划中。
根据内阁发布的《世界领先IT国家创造宣言》,日本于2014年正式启动了"战略性创新创造项目自动驾驶系统研究开发计划",即SIP-adus,自动驾驶自此成了日本国家级战略的一部分。
SIP-adus的启动,意在通过政府牵头,产业界、学术界等各界跨部门的协同合作,实现自动驾驶从基础研究,到应用转化、商业落地的无缝研发。
此后,日本的自动驾驶产业也确实如当初规划的一般,技术研发、测试验证、应用孵化等各环节的顺利推进,均在一定程度上仰仗于产学官的合作共谋。
具体到行业标准的建立、法律法规的改进,日本也并不算落后。
2017年《官民ITS行动/路线计划》出台,日本随即意识到,彼时L2及以下级别的自动驾驶尚在日本施行的道路法律框架之内,但日后若要往L3级以上拓展,修改法规势在必行。
但在立法之前,搭建与自动驾驶车辆的测试、安全条件、责任界定等相关的标准和制度,似乎更为基础和紧迫。
对此,自2016年5月起,日本开始陆续出台了《自动驾驶汽车道路测试指南》《远程自动驾驶系统道路测试许可处理基准》《自动驾驶相关制度整备大纲》《自动驾驶汽车安全技术指南》等文件,为日本自动驾驶技术验证构建了体系化的标准和安全制度的同时,也为后来允许L3级自动驾驶车辆上路的《道路运输车辆法》修正案奠定了基础。
由"合作"而非"竞争"建立而来
正如前文所言,自2014年SIP-adus项目正式启动起,日本就一直致力于联合产业界、学术界、政府以及其他民间机构,合力推进自动驾驶各阶段的技术研发和应用。
对此,曾有媒体称道:
若论整个自动驾驶产业的协同发展,日本或许是最值得借鉴的国家之一。
产学官协同,已然成了日本自动驾驶产业发展的鲜明底色。
经国土交通省汽车局和经济产业省制造产业局带头,由汽车制造商、供应商及行业有识之士组织成立的"自动驾驶商务研讨会",即是一个试图通过产学官合作,助推自动驾驶商业化的组织,且成效显著。
该组织已于去年完成了"由1名操作员远程监视并运行3辆无人驾驶车辆的L2级出行服务测试",以及"高速公路卡车后车无人编队行驶技术测试"。
具体到项目实践层面,将于今年秋季开展的东京沿海地区示范试验项目,同样是一个非常典型的产学官协同的例子。
该项目由日本经济产业省下属独立行政法人NEDO(新能源及产业技术综合开发机构)牵头,金泽大学、名古屋大学等多家从事自动驾驶术研究的大学,丰田、日产、大众、宝马等日本国内外的汽车制造商,以及法雷奥、博世等汽车零部件制造商、Sompo保险公司等产业界、学术界共22个组织均参与其中。
此次试验中,这些自动驾驶团队都将通过仿真虚拟交通环境的构建 ,完成对自动驾驶各传感器系统的安全性评估。
产业和学界的深度合作,在一定程度上也促进了日本学术界科研成果的产业转化。因此,不同于中国自动驾驶产业与学术研究间的泾渭分明,日本的自动驾驶初创企业中有许多都是于大学内部孵化而来。
如开发了开源自动驾驶平台Autoware的Tier IV,它是由名古屋大学创办的初创企业,其软件已经得到日本内外超过140家企业和大学的采用,在自动驾驶领域有着举足轻重的地位;
ITD Lab,则是一家孵化自日本东京工业大学的创企。其研发的超高速3D距离测定技术,目标是应对L4和L5自动驾驶,能够实现高速目标识别、自定位、检测相对速度、创建3D地图等功能;
Advanced Smart Mobility株式会社,则是以东京大学研究中心(Advanced Mobility Research Center )的技术为基础,主攻无人驾驶卡车车队编队行驶、无人驾驶公交车等自动驾驶集成化技术的开发和成果转化;
此外,还有京都大学的GLM公司、埼玉工业大学的Field Auto等创企,皆在智能汽车领域散播着技术的种子。
学界之外,日本的自动驾驶产业界也更重联盟合作,而非排除异己式的竞争。
日本以自动驾驶技术为基础的移动出行服务联盟——MONET,虽由丰田与软银共同出资成立,后期却不仅引入了来自本田、日野、五十铃等一众日本车企的投资,同时还吸引了来自各行各业共计276家公司的加入,被誉为"日本自动驾驶国家队";
日本高精地图厂商Dynamic Map Planning,更是直接由多家图商及汽车制造商合资成立,被日媒评价为"一家由'合作'而非'竞争'建立起来的公司"。
产学官的跨部门合作,或许还包括了跨行业的协同。
日本保险公司如Aioi、SOMPO早在2016年前后开始研发并推出面向自动驾驶的保险方案。
后续为了跟上自动驾驶的发展,完善保险产品开发、事故处理等相关支持机制,保险机构甚至直接参与渗透到了产业界、学术界的技术研发过程。
Aioi与群马大学签订协议,并设立了校内研究所,参与到了实证研究中;至于SOMPO,则在2020年以 9200 万美元收购了自动驾驶系统公司 Tier IV 18% 的股份。
此番种种,产学官各界,保险、车企、图商各行业,层层交织,织就出了独属于日本自动驾驶的图案。
重Robobus,轻Robotaxi
由于老龄化、中心城区道路拥堵、民众倾向于乘坐公共交通等因素的叠加,日本自动驾驶的商业应用或许更多地还是落在公共属性更强的场景,Robotaxi这一商业变现路径或许较难打通。
毕竟此地由于出租车行业严苛的法规,即使Uber来到,都只能当"外卖小哥"谋生。
Uber日本业务负责人Tom White曾表示,日本使用网约车服务的消费者只占打车消费者总数的5%不到。但Uber Eats的外卖业务却是一幅业绩大好的景象。
不同于网约车市场的受限,自动驾驶技术在日本根基发达的公共出行领域适应更为良好,部分地区甚至已经开启了付费运营。
今年7月,福冈县美山市推出了以路边车站为据点的付费自动驾驶移动出行服务。这是日本继秋田县上小阿仁村、滋贺县东近江市蓼畑町之后,第三次基于路边车站引入付费的自动驾驶服务。
不过,与寻常概念的Robobus不同,于美山市推出的自动驾驶服务是由雅马哈制造的高尔夫球车提供,仅能容纳5名乘客,运行速度为12公里/小时,主要通过行驶路线上铺设的电磁诱导线实现自动驾驶。
但即使是这样低速的、连公交车都算不上的自动驾驶车辆,车上仍会安排一位当地出租车公司的司机担任安全员,以起到监控车辆运行的作用。日本对于自动驾驶的谨慎态度,可见一斑。
相比Robobus目前只能在封闭或半封闭区域运行的中国,日本的自动驾驶公交发展势头似更为迅猛。
6月时,区域内已经实现了山区自动驾驶、远程无人驾驶、利用5G实现多车同时行驶等测试的爱知县宣布,没有方向盘、油门或刹车踏板的自动驾驶穿梭巴士"NAVYA ARMA",或将开启首次在市区进行的长期示范实验。
其中,位于名古屋市的实验,计划在JR鹤舞站附近的主要道路上开展,为期约3个月,且将与普通车辆混行。
自动驾驶在日本公共交通领域的快速落地,或是受迫于当地少子化、老龄化引发的连锁效应。
据日媒分析,近年来,财政资源随着人口减少而减少,维持交通服务的预算将渐趋减少,但同时日本公共出行行业的亏损却越发高企,公共汽车等基础服务恐难以为继。
国土交通省的《共享巴士业务收支平衡表》在2018年对拥有30辆以上车辆的企业进行调查后发现,在三大都市圈以外的其他地区,89%的巴士公司处于亏损状态。即便从整体上看,仍约有 71% 的巴士公司陷入财政赤字。
若固定线路公交车因此消失,处于交通不便地区的居民将因此流向其他区域,部分地区将不可避免地走向衰落。而此局,非未来能实现出行服务无人化、降低运营成本的自动驾驶不能破。
于日本这一岛国而言,无人驾驶不只是其智能交通版图的其中一块拼图,更事关经济民生。
结语
尽管在战略上选择重视自动驾驶,但在战术成效上,日本这一传统汽车强国却已经显得有些落后。
毕马威最新版本的2020年《自动驾驶汽车成熟度指数》报告显示,日本综合排名第11,其中政策法律以及消费者接受度方面均排名第18。放眼全球,日本自动驾驶产业总体排名并不算理想,但凭借突出的专利数量,其在技术层面优势仍然明显,可位列榜单第3。
可见,日本自动驾驶实力并不算弱。
奥运这一宣传良机虽错失了些许,但酒香不怕巷子深,日本的自动驾驶产业或仍有更多未知的可能。
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